Les LLMs en production exigent une discipline MLOps adaptée: instrumentation fine, traçabilité et maîtrise des coûts. Ce guide détaille les mécanismes clés pour opérer à l'échelle.

Observabilité — Journalisez prompts, variables, modèles, température, tokens, latence p50/p95, erreurs. Conservez les inputs sensibles hors logs. Échantillonnez des réponses pour des revues humaines et constituez un référentiel d'exemples annotés.

Versionning — Gérez les versions de prompts, de modèles et de politiques d'inférence (guardrails). Tagguez les déploiements et conservez des artefacts reproductibles. Documentez chaque changement dans un changelog fonctionnel.

Coûts — Mettez un budget mensuel, alertez au franchissement de seuils, faites du sampling pour les analyses lourdes, ajustez les tailles de contextes, privilégiez des modèles moins coûteux pour les chemins « happy path ».

Sécurité — Chiffrez les secrets, cloisonnez les accès par rôles, controllez les domaines autorisés (sortants), détectez l'exfiltration de données. Prévoyez des politiques de « kill switch » et de red teaming régulier.

Gouvernance — Décrivez les cas d’usage, les données, les durées de conservation et les responsabilités. Assurez la conformité RGPD et un processus d’examen des incidents.

Roadmap — Commencez petit: métriques essentielles, revue hebdo, budget. Ajoutez tests d’acceptation, alerting, puis tableaux de bord. original: true category: Guide tags:

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